雲端應用程式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

深度學習的商戰必修課：人工智慧實用案例解析，看35家走在時代尖端的日本企業如何翻轉思考活用AI

為了解決雲端應用程式的問題，作者日經xTREND,日本深度學習協會（監修） 這樣論述：

正前] ――――從研究邁向實用，見證35家日本先進企業如何成功應用「深度學習」――――   日本AI書籍第一人、東京大學松尾豐教授解說深度學習的發展預測 LINE、可口可樂、本田、樂天、NHK、So-net、佳能醫療系統…… 第一手訪談先驅者的前瞻思考，掌握智慧化新技術的無限商機   ★深入導讀深度學習的發展：影像辨識、多模式辨識、機器人學、互動、符號接地、知識擷取！ ★為運用AI技術的企業經常遇到的疑問提出解答，次世代新興事業、企業創造價值必讀教本！ ★直擊AI計畫推動者的挑戰與艱辛，收錄大量照片和圖表，身歷其境感受快速擴展的深度學習應用的今日與未來！   【各界讚譽推薦】 何英圻

∣ 91APP董事長 呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 陳良基 ∣ 科技部部長 郭奕伶 ∣ 商周集團執行長 張嘉惠 ∣ 中華民國人工智慧學會理事長 陶韻智 ∣ 德豐管顧公司合夥人、LINE台灣區前總經理 程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 詹宏志 ∣ PChome Online網路家庭董事長 楊立偉 ∣ 國立臺灣大學工商管理學系教授 盧希鵬 ∣ 國立臺灣科技大學資訊管理系專任特聘教授 謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 蘇書平 ∣ 為你而讀執行長   █ 以AI為眼、為腦，實現五感預測，邁向高階思考溝通！   扮演第三次人工智慧熱潮領頭羊角色的深度學

習，正以銳不可擋之姿進化。做為人工智慧時代的通用技術，「深度學習」蘊藏著能夠改變一切產業中所有業務、創造新事業的潛力。本書不是探討深度學習技術的深奧知識，而是希望藉由多樣化的實際案例，找出靈活運用的「模式」。   豬排丼盛裝方式的判定、計算游動中的鮪魚數量、辨別送洗的衣類、文章的校閱、判斷河川護岸的損壞、輸電線的異常檢測、探測路面下的空洞、預測計程車的乘客人數、預估電視廣告的效果、便當的裝飾、黑白影像的上色技術、繪製虛擬偶像的圖像、跟專業人士一樣的主播、模仿卡通人物語音的智慧音箱……分門別類介紹深度學習的驚人運用法。   本書由專精市場行銷和創新的日本數位媒體「日經xTREND」編纂，長期關注

企業最先進數位策略和新事業規畫的專業記者撰文。此外，人工智慧專家將解答企業在商業應用上經常面臨的問題，包括值得挑戰的領域、需要的人才、費用估算、成功活用的關鍵要素等。   或許不是每個人都會開發AI、都需要思考AI運用，但人人都是AI消費者、獲益者、享受者，也是受AI影響者。透過本書，見證人工智慧如何深入我們的生活，改變世界！   █ 從大企業到中小企業，從金融保險、零售流通、醫療保健、機械交通到文創媒體     系統化歸納深度學習活用案例，找出高效運用的最佳模式！   01   以影像辨識實現自動結帳的無人櫃臺，與人的合作比辨識準確率更重要 02   用約七百台自行研發的人工智慧攝影機「實際

A/B測試」 03   日版「Amazon Go」的實驗，以人工智慧實現預防竊盜技術 04   分析社群網站的圖像貼文，掌握消費情境 05   大幅縮短製作估價單的時間，增加保險提案的「打數」 06   以人工智慧將租賃物件照片自動分類，每個月減少三千小時的作業 07   翻譯手語的小型機器人，設置於銀行櫃臺等窗口協助對話 08   藉由智慧型手機圖像分析，計算食物熱量和判定體態 09   使用亞馬遜的影像辨識API，將環境改善人工智慧服務事業化 10   運用人工智慧掌握鮪魚養殖數量，每年減少超過兩百五十小時的作業 11   福岡的乾洗店以五十萬日圓打造「人工智慧無人櫃臺」的原因 12  

校對人工智慧效果驚人，檢測率超過人類，只需幾秒即完成 13   以人工智慧檢測河川護岸受損狀況，驗證公共基礎工程更有效的檢驗法 14   運用於檢測輸電線異常，希望提升五倍生產力 15   本田旗下汽車零件製造商，試作不良品自動偵測系統 16   藉由一般人工智慧與優秀人工智慧結合，實現自動化檢查半導體晶圓外觀 17   追蹤路面下空洞的變化，偵測塌陷危險性高的地點 18   使用滿載保全警備專業技能的人工智慧來防止竊盜 19   研發車用保護駕駛感測器，判定認知、判斷和操作狀況 20   使用智慧型手機拍照，就能自動輸入上架商品類別和名稱 21   菜鳥駕駛勝過經驗豐富的中堅員工！人工智慧計

程車的威力 22   以人工智慧預測人的移動並加以視覺化，布局近未來的交通系統 23   學習約一萬支電視廣告影片，在播放前精準預測效果 24   橫幅廣告點擊率高低的預測準確率，專家百分之五十三對人工智慧百分之七十 25   日本國內醫療第一線首次實際使用運用深度學習的儀器 26   以深度學習來讓機器人取出散裝零件 27   老字號企業與新創公司合作，挑戰解開「夾取義大利麵」的難題 28   實現油壓挖土機自動挖掘作業，輸入資料和人員作業一樣只靠影像 29   從屬性識別到軌道生成的六項功能都適用人工智慧，朝自動駕駛邁進 30   以人工智慧提升黑白影像彩色化的效率，五天的作業一日完成 3

1   實現自動生成「偶像臉」，目標是創意人工智慧實用化 32   超越亞馬遜Alexa的「人工智慧播報員」能流暢說話的原因 33   Clova的「個性化」策略，以約四小時的語音資料來模擬說話方式 34   實現電視劇字幕自動翻譯作業超越專業人員的品質 35   讓機器人能理解情感，實現高階溝通   █ 對本書的讚譽   何英圻 ∣ 91APP董事長 對零售對品牌來說，沒有「對的資料」，就沒有AI。唯有正確的資料，機器才能理解、學習。但是零售數據龐雜，線上線下數據異質性高，我看到許多品牌，光要打通線上線下資料，再進而資料可以正確一致，就面臨非常巨大挑戰。縱使有再強的AI算力、演算法，沒有對的

資料，是做不到虛實融合（OMO），遑論AI帶來的龐大效益。如本書所提，AI並非萬能，要站在實際應用場景來設計，才會做出讓企業致勝的武器。現在距離不需要人的時代還很遙遠，要使用AI驅動企業競爭力，就要回到如何理解AI善用AI，這才是未來十年的重點，也是本書精髓。   呂曜志 ∣ 台北海洋科技大學副校長 人工智慧應用科技的目的，事實上不是要取代人，而是要取代人的某些耗費心力的勞動與時間投入，使得人類從繁雜的勞動中被解放出來，從而投入更有創造性與決策性的心智活動。因此人工智慧在企業上的應用，其實是一種分層負責與決行的概念，讓所有能夠被清楚定義（Well Defined）與數量化，且不牽涉到動態競爭賽

局的決策，賦權給人工智慧來處理過程中的決策資訊，而最後由人類來審核與拍板。 除了解釋決策者給予的問題之外，人工智慧的下一步，將是從大量結構性與非結構性的資料當中，看到決策者所看不到的問題。因此人工智慧對企業管理的未來，有如數位的斷層掃描儀，一層一層診斷與凸顯企業的問題。既然是診斷企業，就要有大量的臨床成功病例，這本書提供了三十五家日本各領域先進企業應用人工智慧、精進企業經營的實際案例，值得任何有志於探討企業管理議題的讀者參考。   程世嘉 ∣ iKala共同創辦人暨執行長 數位轉型從以往的數位化、IT升級階段，正式進入以AI為核心驅動的商業轉型階段。AI技術經過多年發展，已經快速商品化，變成人

人可用。現在，一位不會寫程式的行銷人員，都能輕易上手AI工具，來改善工作流程和成效。iKala 提供以AI為核心的商業轉型解決方案，在六個國家，服務超過三百五十間、橫跨超過十二種產業的企業客戶，親身參與AI在不同商業場景的落地和實踐。本書以場景分類出發，有條有理歸類不同企業使用深度學習技術改善商業流程的方式，諸多案例令人大開眼界，值得一讀。   謝宗震 ∣ 智庫驅動公司知識長 本書彙整了大量人工智慧應用案例，透過訪談先驅者的第一手材料，理解人工智慧應用是如何在既有工作流程中進行顛覆式創新。譬如怎麼樣讓豬排丼看起來更美味、如何系統性偵測路面坑洞、如何實現挖土機自動挖掘作業。 在終章更整理了實務專

家在商務運用的關鍵議題，包含場景、資料、人才、外援、預算。精讀本書有助於讀者建立有效的決策，創造有價值的應用，本人誠摯推薦。   魏澤人 ∣ 國立交通大學AI學院副教授 在產業中應用深度學習技術，需要資料科學家、資料工程師、軟體工程師、使用者經驗、行銷等等不同領域的人才。要讓這麼多不同領域的專家合作和溝通，相當有挑戰。也許需要更多像書中所提的「左右開弓型」人才。本書中舉出許多AI在日本產業上的案例，很值得參考。

雲端應用程式進入發燒排行的影片

基於深度自動編碼器的網路入侵偵測研究

為了解決雲端應用程式的問題，作者蘇哲民 這樣論述：

資訊安全提供雲端、應用程式等各項網路相關的安全機制，隨著時間的發展，發展出各式安全服務及產品，本論文所研究的入侵偵測(Intrusion Detection)為主要的安全技術之一，透過入侵偵測可以有效監控流量及網路攻擊時，第一時間能夠偵測並記錄。入侵偵測的處理方法可分為基於檢測和基於資料來源的二種方法，本論文使用基於偵測的深度學習(Deep Learning, DL)方法進行資料處理，深度學習透過神經網路自我訓練資料。因此，入侵偵測系統可以有效的學習資料特徵值，以實現偵測入侵的目標。本研究運用深度學習的自動編碼器(AutoEncoder, AE)進行實作，該方法與其他方法相比，較適合用於資料

降維，並從輸入資料擷取重要特徵，進行特徵學習，本研究利用其特性，提出DAE(Deep AutoEncoder)Model用於入侵偵測。針對NSL-KDD資料集進行預處理，提取較為重要資料、清理雜訊，以及調整神經網路中的參數，以提升DAE Model學習成效，本論文針對上述議題進行改良，並有效提升評估指標。實驗結果證實，與其他深度學習的神經網路相比，提升最多3 ~ 13%準確率，證明本研究的DAE Model具有一定的優勢。

AWS實戰：快速開發、建立和部署應用程式

為了解決雲端應用程式的問題，作者AurobindoSarkar,AmitShah 這樣論述：

使用AWS雲端元件來設計、建立、部署應用程式 　　Amazon Web Services（AWS）是現今最熱門、使用最廣泛的雲端服務平台。只要將應用程式部署在AWS平台上，就能讓應用程式擁有絕佳的彈性與強健性。本書會帶領你了解雲端開發的基本概念，然後以AWS雲端服務來探討解決方案，幫助你一口氣解決根本的問題。 　　本書不僅是建置高效雲端應用程式的方法與注意事項，更是全面利用AWS的指南。首先，我們會說明AWS的重要觀念，並申請AWS帳號來開始使用。本書內容介紹了雲端服務模式，幫助你在AWS平台上，建立出具備可高度擴展與安全性的應用程式。接著，我們會深入介紹雲端運算概念，例如：S3儲存服

務、RDS與EC2等。然後，本書將會引導你逐步了解VPC，建立即時無伺服器環境，並且使用微型服務部署無伺服器API介面。最後，本書會教導你如何監控應用程式、自動化基礎設施以及利用AWS CloudFormation佈署。 　　閱讀完本書後，你將能夠精通AWS雲端服務所提供的各項服務，並利用AWS基礎設施來加速開發流程。 　　【你能夠從本書學習到】 　　◎建立AWS帳號，並且了解AWS的基本概念。 　　◎了解AWS的專有名詞以及如何管理存取權限。 　　◎了解運算、ELB、VPC等雲端功能的重要元素。 　　◎了解AWS雲端服務中與資料庫相關的服務後，學習如何備份資料庫，並同時確保高可用性。 　

　◎將AWS雲端服務與你的應用程式整合，以達成並超越非功能性需求。 　　◎建立及自動化基礎設施，以設計出經濟實惠、高可用性的應用程式。  

虛擬化環境告警機制建置實作–以即時通訊軟體 LINE 為例

為了解決雲端應用程式的問題，作者張凱棠 這樣論述：

伺服器虛擬化後卻讓IT維運管理人員面臨到大量、多樣式與快速部署的虛擬主機，因而必須於日常維運作業中能更快速反應整體環境運作之告警訊息、健康狀況、風險評估、效率等監控告警工作，用以維持資料中心高服務水準與低停機時間。 目前市場是上大部分虛擬化產品擁有相當完善的自我健康監控功能機制已經可以協助IT管理人員迅速地確認問題，但後續相關告警通知上卻是只有基本功能透過SMTP(Simple Mail Transfer Protocol)機制進行E-Mail通知，使用E-Mail通知已經漸漸無法滿足軟體定義資料中心所需的服務時效性，E-Mail在訊息管理上也會有垃圾郵件、訊息雜亂等管理上的不便。

因此本研究將進行實作建置一套虛擬化平台的告警機制，將使用vRealize Operations的E-Mail告警機制結合目前本國人使用率最高的即時通訊軟體LINE來解決這個需求，運用這樣機制來取代簡訊發報系統或是傳統的E-Mail機制，可以免除因未即時收E-Mil而錯過告警訊息，另外也減少開發即時推播告警訊息APP的成本與維護工作，LINE對於使用者也相對熟悉也不需重新適應學習。